DATOS Y REPRESENTACIÓN
Descripción general:
Esta actividad analiza críticamente los resultados visuales y textuales que arrojan buscadores y herramientas de IA generativa. Mediante la exploración de términos vinculados a género, raza, cuerpos o profesiones, se identifican sesgos en los algoritmos y se reflexiona sobre el impacto de los datos entrenados en nuestras percepciones sociales.
LECTURAS CRÍTICAS SOBRE LA RECOLECCIÓN DE DATOS
Descripción general:
La actividad propone investigar cómo se representan ciertos conceptos en motores de búsqueda y sistemas de generación automática (como generadores de imágenes o texto predictivo). Los grupos eligen términos provocadores (como “persona peligrosa”, “niño inteligente” o “madre soltera”) y documentan los resultados generados por herramientas como Google Imágenes, ChatGPT o DALL·E.
A partir de esa observación, se analizan patrones visuales y narrativos: ¿quién aparece?, ¿quién está ausente?, ¿qué estereotipos se repiten? Luego se investigan las bases de datos con las que estas herramientas han sido entrenadas, abriendo un debate sobre sesgo algorítmico, dataficación y representaciones sociales.
Finalmente, cada grupo construye un collage o mapa visual que sintetice sus hallazgos, permitiendo hacer visible la crítica y abrir preguntas para futuras exploraciones sobre justicia de datos, ética tecnológica y representación.
Objetivos:
-Identificar sesgos en representaciones algorítmicas generadas por búsquedas o IA.
-Entender cómo las bases de datos y el entrenamiento de modelos generan patrones discriminatorios.
-Fomentar la reflexión sobre la responsabilidad en la alimentación y curaduría de datos.
-Estimular una mirada crítica y contextualizada sobre los resultados automáticos y su uso cotidiano.
Duración total estimada: 2 a 3 horas
Pasos a Seguir y Dinámicas:
Exploración inicial (20 minutos)
Los grupos eligen conceptos para buscar en motores de búsqueda (como Google) y herramientas generativas (como DALL·E o ChatGPT).
Se documentan las imágenes, descripciones o asociaciones que aparecen. Se invita a observar qué rasgos predominan en los resultados y cuáles no están representados.
Discusión de patrones (30 minutos)
Cada grupo analiza lo observado: ¿qué cuerpos, géneros, razas o estéticas aparecen de forma reiterada? ¿Qué narrativas parecen dominantes? ¿Qué se omite o silencia?
Análisis crítico de fuentes (30 minutos)
Se investiga brevemente cómo funcionan las herramientas utilizadas: ¿Qué datos las entrenan? ¿Quién los elige? ¿Qué sesgos o decisiones influyen en los resultados?
Se introducen conceptos como sesgo algorítmico, discriminación automatizada y curaduría de datos.
Creación colectiva (40 minutos)
Cada grupo elabora un collage o mapa visual que represente sus observaciones y análisis. Pueden usar capturas de pantalla, frases, reflexiones o propuestas para nuevas representaciones. Esta visualización servirá como insumo para una exposición o discusión final.
PREGUNTAS PARA CONTINUAR LA CONVERSACIÓN
- ¿Qué fue lo que más sorprendió o inquietó de los resultados?
- ¿Qué representaciones parecen dominantes? ¿Quién o qué está ausente?
- ¿Cómo se relaciona esto con nuestras experiencias cotidianas?
- ¿Qué responsabilidad tienen quienes entrenan estas herramientas?
- ¿Qué representaciones nos gustaría ver en su lugar?
- ¿Qué formas de resistencia o intervención podemos imaginar desde lo cotidiano?
MATERIALES Y NECESIDADES
Acceso a internet y motores de búsqueda
Computadoras, celulares o tabletas
Herramientas para captura de pantalla y edición (pueden ser básicas)
Hojas, cartulinas, tijeras, marcadores, pegamento (para visualización física)
Material adicional: glosario de conceptos clave, ejemplos de sesgos algorítmicos, ficha técnica del módulo
FICHA TÉCNICA
